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可转债风险因子分析

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摘要

本报告通过11个风险因子系统分析了可转债的波动风险与尾部风险,发现成交额、换手率、纯债溢价率、转债余额、股债性及债项评级对风险识别呈单调性;价格、转股溢价率、纯债到期收益率和隐含波动率呈U型风险识别效果。报告结合丰富图表详细展示了分区间的风险表现,为投资者评估可转债风险提供了量化依据[page_idx::0][page_idx::6][page_idx::17][page_idx::18]。

速读内容

  • 可转债市场发展迅速,截至2023年6月存续近500只,2022年日均成交超800亿元,市场活跃度显著提升。

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  • 可转债具有多种条款保护,实质信用风险通常低于信用债,尤以转股型转债信用风险更低,历史多通过转股退出市场[pidx::0][pidx::5]。

- 选取四项风险评价指标:后续一个月波动率均值、下行波动率均值、最大回撤均值及最大回撤的99%分位数,用以衡量波动风险与尾部风险[pidx::6]。
  • 价格因子分析显示高价转债波动及尾部风险较高,但超低价转债同样存在显著尾部风险(最大回撤99%分位值达18.3%)。价格风险识别呈整体上升趋势。

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  • 成交额与换手率均衡量转债活跃度,两者风险指标随活跃度升高呈递增关系,高成交活跃度转债波动与尾部风险较高。


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  • 纯债溢价率风险呈单调上升,高溢价率标的波动及尾部风险较高。

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  • 转股溢价率风险呈U型,低转股溢价率风险高或因转股期临近及正股风险, 高转股溢价率则因溢价过高。

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  • 纯债到期收益率风险呈U型,低收益率风险因估值高,高收益率风险缘于正股基本面风险。

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  • 隐含波动率风险同样呈U型,低波动率因正股风险带来高风险,高波动率因其估值较高带风险。

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  • 转债余额风险呈负相关,余额越小波动与尾部风险越大,市场炒作影响更明显。

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  • 剩余期限风险区分能力较弱,仅低剩余期限转债尾部风险稍有提升。

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  • 股债性指标风险递增,高股性转债波动及尾部风险显著升高。

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  • 债项评级风险递增,评级越低,波动及尾部风险越高。

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  • 风险因子总体结论:除剩余期限外,其他因子均有效识别风险;成交额、换手率、纯债溢价率、余额、股债性及评级呈单调风险表达,价格、转股溢价率、纯债到期收益率与隐含波动率呈U型。

- 报告建议未来可关注非因子风险如正股退市、无法下修风险及双高转债强赎风险,并探索基于可转债的量化策略。 [pidx::18]

深度阅读

可转债风险因子分析报告详尽解读



1. 元数据与报告概览


  • 报告标题:可转债风险因子分析——可转债系列报告之一

- 作者:祝涛,证券分析师,SAC NO:S1150516060002
  • 发布机构:渤海证券股份有限公司研究所

- 发布时间:2023年6月30日
  • 研究主题:聚焦A股市场的可转债风险因子分析,详尽探讨各种风险因子对可转债价格波动和潜在尾部风险的影响。


核心论点

该报告系统分析了影响A股市场可转债风险的多个关键因子,包括价格、成交额、换手率、纯债溢价率、转股溢价率、纯债到期收益率、隐含波动率、余额、剩余期限、股债性以及债项评级。利用后续一个月的波动率均值、下行波动率均值、最大回撤均值及其99%分位值来衡量转债风险。报告强调,除剩余期限外,其余风险因子均能有效区分不同风险水平,而某些指标表现出U形风险特征。并提醒投资者关注模型基于历史数据的局限性和多种假设前提。[pidx::0]

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2. 逐节深度解读



2.1 引言



报告开篇对可转债的基本定义及条款结构作了介绍,强调可转债本质上是信用债加认购期权,带有转股条款、利率条款、转股价格修正条款、赎回条款和回售条款多重保护,使其信用风险较普通信用债低。A股市场自90年代开始有转债,2017年再融资新规的发布推进了转债市场成长,2018年以来保持每年超百只发行,2023年市场存续可交易转债数接近500只,且成交规模显著增长,日均成交额逾800亿元,体现了转债市场的活跃与重要性。

图1(历年上市及存续转债数量)显示自2017年起,存续转债数量大幅上升,上市数量也相应提升,表明市场环境及监管政策对转债发行形成了积极推动。

图2(转债每日总成交额)展示近年来成交额显著提升,尤其是2021至2022年成交峰值突破2000亿元, 展示转债市场流动性的显著增强。这些数字为转债风险分析提供了市场背景支持。[pidx::4][pidx::5]

2.2 可转债条款与风险特性



报告明确了转债的核心条款及其对应功能:
  • 转股条款定义转股价格、比例、起止时间;

- 利率条款规定利率及利息补偿;
  • 转股价格修正(下修)条款能修正转股价格,提高转股概率;

- 赎回条款允许达到价格条件时强制回购转债,主要退出手段;
  • 回售条款允许投资者在下跌时回售转债,保护投资者权益。


条款综合作用下,转债比普通信用债信用风险较小,且股性较强时信用风险关注度降低,市场多以转股退出为主。

这一背景为后续基于市场数据风险因子的实证分析奠定基础。[pidx::5]

2.3 风险因子与指标设计



本报告从历史数据选取四个风险评价指标:
  • 后续一个月波动率均值

- 下行波动率均值
  • 最大回撤均值

- 最大回撤99%分位值

其中前两者侧重于衡量转债价格波动风险,后两者度量极端风险或尾部风险。

选取11个风险因子:转债价格、成交额、换手率、纯债溢价率、转股溢价率、纯债到期收益率、隐含波动率、转债余额、剩余期限、股债性、债项评级。对不同因子的风险区间划分后,分析这些指标与后续风险的关系,以识别有效的风险预测指标。[pidx::6]

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3. 各风险因子析解



3.1 转债价格



转债价格反映市场对转债风险和收益预期的判断。统计期内,价格主要集中在100-150元。风险指标随价格提升逐渐增高,显示高价转债风险普遍较大。但价格极低(<90元)转债最大回撤的99%分位值同样较高(18.3%),表明超低价转债也存在显著尾部风险,这可能源于市场对信用风险的担忧或基本面恶化。

图3清晰地展现了价格分位阶梯与风险指标的递增趋势,进一步确认价格与风险正相关关系。然而两端风险的提升也提示价格极端区间需重点关注。[pidx::6][pidx::7]

3.2 成交额与换手率



成交额反映市场交易活跃度和投资者分歧,从数据看,成交额主要集中于2亿元以下,换手率集中在30%以下。两个指标均显示与风险正相关,成交额、换手率越大,波动及尾部风险越高。该结果符合市场认知,高交易活跃度往往伴随更大价格波动。

图4及图5两图展示该情况,其阶梯形风险指标表明成交活跃度是转债风险识别的重要维度。与成交额相比,换手率能更全面反映规模影响,对交易活跃度提供补充。[pidx::7][pidx::8]

3.3 纯债溢价率



纯债溢价率定义为转债价格相对纯债价值(信用债价值)的溢价比。高纯债溢价率通常反映对转股期权的乐观预期。统计显示,溢价率分布多集中在50%以下。

图6显示该指标与风险正相关,随着纯债溢价率提高,波动及尾部风险均增加,强调高溢价转债估值压力大,潜藏风险。

计算公式体现其通过现金流贴现获得纯债价值基础,纯债溢价率为弥补认购期权价值的主要因素,溢价过高风险亦随之累积。[pidx::9]

3.4 转股溢价率



转股溢价率为转债价格相较其转股价值(平价)的溢价。分布多在50%以下。

特点是风险呈现U形:低转股溢价率和高转股溢价率均伴随较高风险。原因在前者可能因转股期临近或标的股票基本面风险,后者因估值过高引发波动。

图7明确显示转股溢价率与风险间非线性关系,为风险判别提供了层次更细的视角。[pidx::10][pidx::11]

3.5 纯债到期收益率



指投资转债并持有至到期的年化收益率,分布集中在-10%至10%区间。

风险也呈U形,低收益率对应估值偏高,有泡沫风险,高收益率往往反映标的股票基本面高度风险,波动和尾部风险均升高。

图8清晰展示这一模式,提示收益率指标有助于捕捉极端情形下风险。[pidx::11][pidx::12]

3.6 隐含波动率



用B-S期权定价模型推算的转债认购期权部分的波动率指标。分位值主要在50%以下。

风险与该指标同样呈U形,高隐含波动率的转债估值较高,低隐含波动率则反映标的股可能面临风险导致估值下调,两端风险均偏高。

图9直观显示隐含波动率与风险的非线性关联,被视为衡量转债期权成分有效风控工具。[pidx::12][pidx::13]

3.7 转债余额



余额表示存量转债规模,影响资金炒作空间。余额小于3000万元时可能触发强赎。

统计集中在20亿元以下,余额与风险呈负相关,余额小的转债波动和尾部风险更大,可能因盘子小,价格易受资金影响。

图10展示余额分布及相应风险指标的下降趋势,反映大盘转债更安全,适合稳健投资。[pidx::13][pidx::14]

3.8 剩余期限



剩余期限影响转股概率和回售权利。期限越短,转股可能越低,且临近到期后二年内多触发回售权。

分析显示剩余期限的风险区分度较低,仅极短期限转债尾部风险稍升。

图11说明剩余期限在风险判别中作用有限,尤其相对于其它因子,区分力较弱。[pidx::14][pidx::15]

3.9 股债性指标



定义为平价与债底的比值,指标越高,股性越强。

统计数据主要集中在0.6-1.4间,风险指标随股债性增加单调升高,股性高的转债对应风险亦更高。

图12展示股债性指标与风险的正相关趋势,支持其作为风险监控重要指标的观点。[pidx::15][pidx::16]

3.10 债项评级



评级是第三方信用风险评估,分布主要集中于A及以上。

风险与评级呈负相关,评级越低的转债波动及尾部风险越高,重点关注低评级转债风险。

图13展示评级分布及风险指标,强调评级在风险管理中的重要性。[pidx::16][pidx::17]

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4. 图表深度解析


  • 图1-2:显示转债市场规模和交易活跃度快速增长的态势,提供宏观背景。

- 图3-13:逐个指标的分位值分布图均为柱状图,清晰展示数据集中区间。
- 转债价格(图3)风险随价格整体上升,但极低价格段风险亦较高。
- 成交额(图4)与换手率(图5)与风险呈显著正相关,表明交易活跃度中的风险积聚。
- 纯债溢价率(图6)和转股溢价率(图7)风险呈递增和U形,凸显估值偏高或转股期影响。
- 纯债到期收益率(图8)与隐含波动率(图9)风险均呈U形,估值极端与基本面风险共存。
- 转债余额(图10)风险随余额降低而升高,余额小易受流动性冲击。
- 剩余期限(图11)区分度较弱,风险随期限缩短略有上升。
- 股债性(图12)风险正相关,股性越强风险越大。
- 债项评级(图13)风险随评级降低而显著提升。

每张图与对应的风险表格数据相辅相成,通过分区间风险指标统计,验证了指标与转债后续风险的关联,增强了实证结论的说服力。[pidx::4–17]

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5. 风险总结与进一步研究方向


  • 本报告验证了11个因子中只有剩余期限风险区分能力较弱,其余因子均能有效区分转债风险水平。

- 成交额、换手率、纯债溢价率、转债余额、股债性、债项评级等指标与风险呈单调相关,便于风险管理应用。
  • 价格、转股溢价率、纯债到期收益率、隐含波动率表现为U型关系,需注意两端转债的风险敞口更大。

- 未来研究拟扩展到非因子化风险分析,包括正股退市可能性、转股价格下修风险、双高转债(高股性+高溢价)的强赎风险及基于转债量化策略开发。

风险提示明确指出模型是基于历史数据分析,存在假设及历史向前看局限性,提醒投资者合理谨慎解读。[pidx::0][pidx::17][pidx::18]

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6. 批判性视角与细微差别


  • 报告数据充分,逻辑清晰,但主要依赖历史数据的统计关联,未引入结构性模型及非线性风险因子交叉影响的分析,存在一定局限。

- 剩余期限作为理论上重要风险因素,实际风险区分力弱,提示该因子可能需配合其他指标综合评估。
  • U型关系指标反映的高风险两端可能对应市场不同机制(如高溢价泡沫风险与低溢价基本面风险),但报告未深入探讨两端的具体投资策略或风险管理方法,留待后续研究。

- 由于仅分析可量化的因子,无法完全覆盖转债市场所有风险,如政策风险、流动性骤变、市场系统性风险等,模型实际应用时需补充其他风险管理框架。

整体报告坚实扎实,但对复杂性更高且隐蔽的风险因子尚未展开,适合与更完善的风险评估体系结合使用。

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7. 结论性综合



本报告系统地利用历史数据,采用四个风险评价指标(波动率均值、下行波动率均值、最大回撤均值及其99%分位值)对11个主要可转债风险因子进行了区间划分风险识别实证分析。

结果显示,大多数风险因子如成交额、换手率、纯债溢价率、转债余额、股债性及债项评级与转债风险呈明显的单调相关关系,风险随着指标区间的增大或降低稳定变动。价格、转股溢价率、纯债到期收益率和隐含波动率则体现明显的U型风险结构,即指标两端对应的转债具有较高风险。

图表数据明显支持这些结论,以图6(纯债溢价率)、图7(转股溢价率)、图8(纯债到期收益率)和图9(隐含波动率)尤为直观地呈现风险因子与风险指标的关联形态。

剩余期限指标的风险区分度较低,提示该指标对短期风险预测有限。

整体数据和分析结果为转债投资者和风险管理者提供了科学的风险判别维度和分层依据。报告亦指出需要继续开展非因子化风险分析,提升对复杂风险因素的认知和策略反应。

渤海证券研究所通过本报告维持了对A股可转债市场的深入挖掘,并为市场参与者辨别风险和制定策略提供了有益参考与指引。[pidx::0][pidx::4-18]

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重要图表Markdown展示:



图1:历年上市及存续转债数量(只)



图2:转债每日总成交额(亿元)



图3:转债价格分位值(元)



图4:转债日成交额分位值(亿元)



图5:转债换手率分位值(%)



图6:转债纯债溢价率分位值(%)



图7:转债转股溢价率分位值(%)



图8:转债纯债到期收益率分位值(%)



图9:转债隐含波动率分位值(%)



图10:转债余额分位值(亿元)



图11:剩余期限分位值(年)



图12:股债性指标分位值



图13:转债债项评级分布图



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以上为渤海证券发布的《可转债风险因子分析》报告的详尽解析,内容涵盖市场背景、主要条款、风险因子定义、实证分布及风险评估,辅以权威图表支撑,表明本报告是对A股市场可转债风险控制的系统且细致的研究成果。报告结论为投资和风险管理提供了重要参考基础,但也提示了模型的历史数据依赖性及风险复杂性的挑战。[pidx::0-18]

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